import pandas as pd
path='../../exercise_data/US_Crime_Rates_1960_2014.csv'
pd1=pd.read_csv(path)
pd.set_option('display.max_columns', None)  # 显示所有列
pd.set_option('display.max_colwidth', None)  # 显示每列的完整内容
pd.set_option('display.width', 1000)  # 增加显示的总宽度

print(pd1.head())
##############################################
#每一列(column)的数据类型是什么样的？
print(pd1.dtypes)
##############################################
# 将Year的数据类型转换为 datetime64
function_1= lambda  x:pd.to_datetime(x,format='%Y')
pd2=pd1['Year'].apply(function_1)
pd1['Year']=pd2
print(pd1.info())
print(pd1.head())
##############################################
#将列Year设置为数据框的索引
pd1.set_index('Year',inplace=True)
print(pd1.head())
##############################################
# 删除名为Total的列
pd1.drop(columns='Total',inplace=True)
print(pd1.head())
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# 按照Year对数据框进行分组并求和
pd4=pd1.groupby(level=0,as_index=True).sum()
print(pd4.head())
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#何时是美国历史上生存最危险的年代？
print(pd1.idxmax(0))

